Flux Models 的图像质量优于 Janus Pro，但无法理解多模型：

全功率快速磁通量图像发生器

Janus Pro 与 Flux：比较

Janus Pro 和 通量 都是用于生成图像的人工智能模型，但它们的侧重点和能力各不相同。

Janus Pro

  • 多式联运能力:Janus Pro 是一种多模态模型，可以处理文本和图像。它擅长将数学公式的图像转换成 LaTeX 代码，以及根据详细的文本提示生成图像等任务。
  • 性能:Janus Pro 的 7B 参数版本在基准测试中表现出色，在某些任务中优于 DALL-E 3 和 Stable Diffusion 等模型。
  • 培训费用:与其他模型相比，Janus Pro 的训练预算相对较低，使用的是较老的人工智能芯片。在使用 Nvidia A100 GPU1 的 32 个节点的集群上，7B 参数模型的训练耗时 14 天。
  • 图像质量和分辨率:虽然 Janus Pro 可以生成图像，但它的主要重点并不只是图像质量。该模型的输入分辨率仅限于 384 x 384 像素，但在某些演示中，它可以生成最大 768 x 768 像素的输出图像。

通量

  • 图像质量和速度:Flux 以生成高质量图像和处理时间快而著称。它可以快速生成 1024 x 1024 的图像，尤其是在使用量化等技术进行优化时。
  • 聚焦:Flux 主要用于生成高质量图像，在视觉保真度和情感深度方面往往超越其他模型
  • 社区与发展:Flux 拥有强大的社区支持，可提供各种优化，例如 FP8 版本，可提高其在低端硬件上的性能

比较点

特点Janus Pro通量
主要重点多模态任务、文本-图像互动生成高质量图像
性能擅长服从指令和多模式任务快速生成高质量图像
培训费用预算相对较低未明确说明，可能更高
图像分辨率输入384 x 384 像素，输出：最大 768 x 768可生成最大 1024 x 1024 像素的图像
社区支持开放源码，可在 "拥抱的脸 "网站上获取强大的社区支持与优化

总之，Janus Pro 非常适合需要在文本和图像之间进行交互的任务，而 Flux 则擅长快速生成高质量图像。两者之间的选择取决于用户的具体需求。